如何在Spring Boot v2.x 中 操作kafka (kafka v1.1.0)

本文详细介绍如何在Spring Boot项目中集成Apache Kafka,包括配置、生产者与消费者的实现及REST API调用流程。

概述

本文采用的是 spring boot 官方文档说的集成方式,具体见 Apache Kafka Support.

思路是通过在 spring boot application.properties 中配置 生产者和消费者的基本信息,然后spring boot 启动后会创建 KafkaTemplate 对象,这个对象可以用来发送消息到Kafka,然后用 @KafkaListener 注解来消费 kafka 里面的消息。

版本信息:

spring boot: 2.0.3.RELEASE
spring-kafka: 2.1.7.RELEAS
kafka: 1.1.0 

提示:得先安装和配置zookper, kafka,并且让它们能正确运行起来。

Spring Boot 和 Spring for Apache Kafka 集成步骤

  1. 在pom.xml中引入 Spring  Kafka依赖
<!-- kafka -->
  <dependency>
   <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
   <artifactId>spring-kafka</artifactId>
   <version>2.1.7.RELEASE</version>
 </dependency>

然后 application.properties 配置文件中加入如下配置:

各个配置的解释见:spring boot 附录中的 kafka 配置,搜索kafka 关键字即可定位。

 

server.port=8090

####### kafka

### producer 配置
spring.kafka.producer.bootstrap-servers=192.168.10.48:9092
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

### consumer 配置
spring.kafka.consumer.bootstrap-servers=192.168.10.48:9092
spring.kafka.consumer.group-id=anuoapp
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100
spring.kafka.consumer.max-poll-records=1
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.listener.concurrency=5

创建 Kafka Producer 生产者

package com.example.anuoapp.kafka;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;

@Component
public class KafkaProducer {
    @Autowired
    KafkaTemplate kafkaTemplate;

    public void kafkaSend() throws Exception {
        UserAccount userAccount=new UserAccount();
        userAccount.setCard_name("jk");
        userAccount.setAddress("cd");
        ListenableFuture send = kafkaTemplate.send("mytopic", "key", JSON.toJSONString(userAccount));
    }
}

创建 Kafka Consumer 消费者

package com.example.anuoapp.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class KafkaConsumer {
    public static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);
    @KafkaListener(topics = {"mytopic"})
    public void jktopic(ConsumerRecord consumerRecord) throws InterruptedException {
        System.out.println(consumerRecord.offset());
        System.out.println(consumerRecord.value().toString());
        Thread.sleep(3000);
    }
}

创建一个rest api 来调用 Kafka 的消息生产者

package com.example.anuoapp.controller;

import com.example.anuoapp.kafka.KafkaProducer;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/kafkaAPI")
public class SystemController {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SystemController.class);

    @Autowired
    KafkaProducer kafkaProducer;

    @RequestMapping(value = "/produce", method = RequestMethod.GET)
    public void WarnInfo() throws Exception {
        int count=10;
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            kafkaProducer.kafkaSend();
        }
    }
}

输出如下:

{"address":"cd","bind_qq":false,"bind_weixin":false,"card_name":"jk","passwordDirectCompare":false}  
{"address":"cd","bind_qq":false,"bind_weixin":false,"card_name":"jk","passwordDirectCompare":false}  
{"address":"cd","bind_qq":false,"bind_weixin":false,"card_name":"jk","passwordDirectCompare":false}

 

<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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